指向三种不同的算力需求

打造别人无法复制的体验差异为目标

把中国科技企业在 AI 时代的算力底牌往前推了一步

作者 | 晨曦

编辑 | 陈秋

另镜 ID：DMS-012

小米造芯，迎来新的分水岭。

8 月 24 日，小米一口气发布三款自研芯片，玄戒 O3、玄戒 O100 和玄戒 D100，分别面向个人智能终端、端侧 AI 加速和智能驾驶。

三颗芯片，指向三种不同的算力需求。其中，玄戒 O3 是一款采用 3nm 制程的 AI 旗舰 SoC，已实现规模量产，并计划于 9 月率先搭载小米 18 Fold 上市。

玄戒 O100 专为大模型加速而生，系全球首个在 6nm 制程下实现晶圆级垂直堆叠的芯片，内存带宽达到 1.22TB/s，约为当前旗舰手机的 16 倍。玄戒 D100 则瞄准智能驾驶等高算力场景，采用 3nm 制程，最大支持 2000 亿参数以上模型的本地部署及多芯片融合计算，计划面向智能驾驶与个人 AI 超算等场景。

目前，玄戒 O100 和 D100 均已完成研发验证，计划于 2027 年正式商用。

芯片发布后，小米创始人、董事长兼 CEO 雷军发文表示 " 玄戒不只是小米的芯片战略，更是小米 AI 战略的物理基础 "。这句话背后，一个更明显的转向发生了——小米造芯，已突破单一手机芯片的边界，走向为整个人车家生态搭建 AI 算力底座。

这不仅是小米技术自立的里程碑，更是其在端侧 AI 赛道上的一次关键卡位。

造芯，不是选择题

自 2021 年重启大芯片研发以来的五年多里，小米在自研大芯片上的累计投入已经超过 210 亿元人民币。

而这五年里，手机行业的 OPPO、vivo，新能源汽车领域的蔚来、小鹏，以及互联网、家电等行业的诸多企业，纷纷官宣造芯。

原本属于少数科技公司的竞赛，加快蔓延到整个中国制造业。

这并非大家全都头脑发热，而是一场突如其来的全球 " 缺芯潮 "，让汽车、手机等终端厂商集体警醒——芯片不仅是 AI、通信、汽车等产业的共同底座，也是中国硬核科技突破的关键战场之一。

2020 年初，出于对下游需求的悲观预判，多家芯片厂商大幅削减了汽车等传统领域的产能计划。然而，市场复苏的速度远超预期。居家办公引爆了 PC、手机等消费电子需求，汽车市场也迅速反弹。当所有企业同一时间涌入市场抢购芯片时，产能排期已远跟不上需求。

危机很快席卷全球，大众、福特、丰田等巨头相继宣布停产或减产。据研究机构预测，2021 年全球因此减产汽车 200 万至 450 万辆，汽车行业营收损失高达 610 亿美元。手机和 PC 行业同样告急，游戏机领域，PS5、Xbox 等产品也一机难求。与此同时，恩智浦、瑞萨等芯片巨头从 2020 年底开始全线涨价，加剧了终端企业的成本压力。

这场缺芯潮，暴露了全球半导体供应链的脆弱性，也深刻重塑了此后数年的芯片产业格局。更重要的是，它直接推动了中国加速芯片自主化的进程。

而几乎同期，中国人工智能产业陆续爆发，先进制程的获取却越来越受到限制，高端芯片供应的不确定性也持续增加。在此背景下，中国科技要高水平自立自强，必须解决芯片卡脖子问题，这是中国制造业绕不开的一课。

于是，小米躬身入局，不光是为了自身突围，更是将企业使命与推动整个中国制造业转型升级深度绑定。

再进一步看，人类科技长河里，造芯皆是具备国际竞争力的智能制造企业实现软硬深度融合、打造极致差异化体验的根基。苹果之所以定义 iPhone，三星 Android 之所以能与前者分庭抗礼，本质上都是通过吃透芯片底层技术，掌握整套软硬件融合能力，最后在全球范围内构筑起长期竞争和品牌高端化的护城河。

小米造芯的逻辑也一脉相承。从始至终，小米都不打算与芯片公司争夺市场份额，而以打造别人无法复制的体验差异为目标。其商业本质，不是成为芯片供应商，而是掌握定义产品体验的核心能力。

尤其在 AI 时代，芯片是产品体验的 " 发动机 "，从 AI 计算到影像处理，从通信到功耗控制，每一项用户体验的跃升，都离不开底层芯片的支撑。

所以，小米造芯，是在用更长的战略耐心为企业铺开更远的路。数百亿元砸向一颗指甲盖大小的芯片，这笔投资带来的效益，时间会给出答案。

小米十年下注 换来三芯齐发

当然，正确的路从来不好走。从第一次和芯片打交道到今天三芯齐发，小米走了不止 10 年。

2014 年，小米第一次尝试做芯片。当年 9 月，内部代号为 " 澎湃 " 的芯片项目正式立项。三年后，小米发布自研 SoC 澎湃 S1，成为当时全球少数几家完成自研手机 SoC 设计的主流厂商之一。

但第一次试水并不算大获成功。

受制于当时的工艺水平，采用 28nm 制程的澎湃 S1，性能、功耗和散热都难以与成熟产品竞争，搭载澎湃 S1 的小米 5C 销量也没有达到预期。随后，继任芯片澎湃 S2 又经历多次流片失败，最终没有走到量产。

2018 年，小米暂停大芯片研发。这段经历后来被小米自己总结为一句话：" 对芯片难度认知不够，没做好干十年的准备 "。

放在今天来看，这句话其实也成了小米后来重新造芯的起点。

暂停大芯片，并不意味着放弃造芯。相反，小米把原有团队转向了影像、充电、电池管理、ISP 等小芯片，从一颗颗相对小型的芯片开始重新积累，把设计到量产的流程重新练了一遍。

经验积累直到 2021 年，小米再次把旗舰 SoC 提上日程。

这一次，雷军给团队定下了一个明确周期——至少干十年，至少投入 500 亿元。这意味着，小米不再把造芯当作一项技术尝试，而是把它干成了一场长期基础能力建设。

此后的玄戒 O1，就是这场重注的第一次真正兑现。

2024 年初，玄戒 O1 完成 3nm 工艺流片。对芯片企业而言，流片本身就是一次高风险赌博，一次 6nm 流片成本高达 4000 万美元，行业首次流片成功率仅约 14%。一旦玄戒 O1 流片失败，不光损失至少 10 亿以上，整个项目也将推迟半年。

但现实没有辜负实干家，2025 年 5 月，玄戒 O1 正式发布，随后在三款产品上出货超过百万颗，证明小米稳当跨过了从芯片研发到量产的那道门槛。

而在这背后，是一支规模已超过 3000 人的芯片研发团队。其中硕士及以上学历占比超过 80%，拥有 15 年以上从业经验的人员超过 500 人。按照年度研发投入计算，小米如今已是国内半导体研发投入规模靠前的企业。

但即便家底雄厚，小米也并没有把 " 自研 " 简单理解成从头到尾全部自己做。

玄戒的 CPU、GPU 采用 ARM 架构授权，并进行深度优化。NPU、ISP、SLC 等关键 IP 则由小米自研。把资源集中到真正影响产品体验的核心环节，反而是小米造芯走向成熟的一个标志。

毕竟造芯的目的，不是证明小米什么都能自己做，而是掌握那些真正决定产品体验的能力。

因而今天再看玄戒三芯齐发，会发现这并不是一场突然加速。它是过去十多年企业持续投入的结果，也是小米对造芯这件事，从想做到必须做，再到长期做的能力兑现。

走到这一步，代价当然很大。但小米显然已经算过另一笔账。

未来十年，小米要成为新一代全球硬核科技引领者。远大的目标决定，小米不能只在产品层面追赶，也不能永远依赖供应链提供决定产品上限的核心能力。

当芯片成为一切智能体验的算力根基，当手机、汽车、机器人、IoT...... 每个场景都需要定制化的 AI 算力，小米必须跟着时代一起再向底层走，才能继续赢得下一个十年。

三颗芯片 打开算力新空间

玄戒三芯无异于为小米的下一十年开了个好头。

过去，手机、汽车和 IoT 设备更多承担信息采集和交互功能，复杂计算主要交给云端。但大模型出现后，终端开始自己理解指令、处理数据，甚至直接完成推理和决策。

对应在芯片层面，AI 从云端下沉，对算力的需求也将随之从性能够用走向不同终端专用。

玄戒 O3 解决的，便是小米个人智能终端的 AI 算力需求。

这颗 3nm 旗舰 SoC 拥有 240 亿晶体管，NPU 算力达到 200TOPS。与过去主要追求 CPU、GPU 性能不同，O3 进一步把 AI 加速能力分布到了 CPU、GPU、ISP、DPU、ADSP 等主要模块。

当 AI 成为贯穿整颗芯片的底层能力，端侧 AI 的体验就将迎来质变。过去一些需要上传云端完成的部分语音、影像和内容生成任务，未来可以更多在手机本地完成。对于用户而言，响应速度、隐私保护以及弱网环境下的可用性，都会因此改善。

但 AI 走向终端，计算能力只是其中一半。另一半，是数据能不能足够快地送到计算单元。

大模型推理过程中，大量时间并不消耗在纯计算上，而是消耗在计算单元与存储之间的数据搬运过程中。传统架构下，计算单元与存储单元相互分离，数据搬运饱受限制。

而玄戒 O100 有望打破 " 内存墙 "。O100 通过晶圆级垂直堆叠，将计算与存储进一步拉近，两层内存晶圆与一层计算晶圆的键合间距仅 1.4 微米。按照官方数据，其内存带宽达到 1.22TB/s，约为当前旗舰手机的 16 倍。搭配玄戒 O3，端侧大模型推理速度最高可达 330 Tokens/s，

换句话说，O3 解决的是终端算力够不够，O100 解决的是终端能不能把这些算力高效用起来。两者结合之后，端侧 AI 才真正具备规模化落地的技术空间。

玄戒 D100，则把小米的芯片版图推向了智能汽车。

与手机相比，智能驾驶对算力提出了更高要求。车辆需要持续处理摄像头、雷达等传感器输入，同时完成环境理解、路径规划和实时决策，这些任务对计算能力、功耗和实时性都有更严格要求。

而玄戒 D100 把 3nm 制程带进了车规芯片，单芯片最高 160GB 内存，可本地部署 200B 参数以上的大模型，并支持多芯片融合。放在现实场景里，更大规模的模型直接运行在车端，便能让感知、规划和决策更多在本地完成，降低推理和传输时延，为 L3 级辅助驾驶的铺开奠定技术基础。

更重要的是，小米并没有将 D100 划定在汽车芯片的边界内。按照规划，D100 还将面向个人 AI 超算、机器人等场景。未来，不同终端虽然形态不同，但可能共享越来越多的底层 AI 算力。

这也是三颗芯片放在一起看，价值最大的地方。

O3 负责个人智能终端，O100 补足端侧 AI 的关键基础能力，D100 则向智能驾驶、机器人等高算力场景延伸。它们对应的，是小米 " 人车家 " 生态战略进入 AI 时代后的新变化。

此前，人车家生态打破的是设备之间的通信互联壁垒。但当下，连接只是第一步，手机、汽车、家庭还需要共同理解环境、理解用户并处理任务。要让这些分散设备具备一致性的理解与执行能力，离不开底层算力。

从口袋里的手机，到道路上的汽车，再到 IoT 设备和未来的机器人，玄戒正尝试把不同终端背后的算力连接起来，让算力成为场景生态中的流动性资源，提高不同终端的理解与协同水平。而从小米开始，当更多的芯片、模型、数据和终端能力在国内企业手中形成统一闭环，AI 将逐渐成为下一轮中国制造、中国科技向上突破的底层力量。

小米十年造芯的意义，也正在此。他不意味着中国企业已经翻过了造芯路上的所有高山，但至少把中国科技企业在 AI 时代的算力底牌，往前推了一步。